一种基于深度学习模型的时间序列预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411726557.3

申请日：

2024-11-28

公开(公告)号：

CN119719947A

公开(公告)日：

2025-03-28

发明(设计)人：

李杭唐彦

申请人：

河海大学

申请人地址：

210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1号

IPC主分类号：

G06F18/2415

IPC分类号：

G06F18/10 G06F18/21 G06N3/045 G06N3/0442 G06N3/0985 G06F123/02

代理机构：

武汉菲翔知识产权代理有限公司 42284

代理人：

艾佳楠

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江苏省南京市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-04-15	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/2415申请日:20241128
2025-03-28	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度集成学习模型和高低频分离的时间序列数据预测方法 [P].

陈振娅 ;

张亚盟 ;

杨明 ;

焦绪国 ;

吴晓明 ;

王鑫 ;

田艳兵 ;

穆超 ;

贺云鹏 ;

刘臣胜 .

中国专利 :CN119513498B ,2025-05-23

[2]

一种基于深度集成学习模型和高低频分离的时间序列数据预测方法 [P].

陈振娅 ;

张亚盟 ;

杨明 ;

焦绪国 ;

吴晓明 ;

王鑫 ;

田艳兵 ;

穆超 ;

贺云鹏 ;

刘臣胜 .

中国专利 :CN119513498A ,2025-02-25

[3]

一种基于深度学习的潮位时间序列预测方法 [P].

雷加悦 ;

顾宏 ;

余向军 ;

秦攀 .

中国专利 :CN115238862B ,2025-08-05

[4]

一种基于深度学习的时间序列数据的预测方法 [P].

郭祯 ;

何忠 ;

徐嘉 .

中国专利 :CN119249128A ,2025-01-03

[5]

一种基于深度学习的跨周期稀疏金融时间序列波动率预测模型方法 [P].

周乾伟 ;

徐孟达 .

中国专利 :CN119693141A ,2025-03-25

[6]

一种抑制数据泄露的高精度时间序列预测方法 [P].

刘芳 ;

陈立志 ;

冯永新 .

中国专利 :CN114861235A ,2022-08-05

[7]

一种基于遗传规划和深度学习的期货时间序列预测方法 [P].

魏宇鹏 ;

李雅 .

中国专利 :CN118536579A ,2024-08-23

[8]

一种基于深度学习的海浪有效波高时间序列预测方法 [P].

秦攀 ;

孙志铭 ;

顾宏 .

中国专利 :CN114549925A ,2022-05-27

[9]

一种基于深度学习的海浪有效波高时间序列预测方法 [P].

秦攀 ;

孙志铭 ;

顾宏 .

中国专利 :CN114549925B ,2024-09-13

[10]

一种基于深度学习的储备池时间序列预测方法及系统 [P].

郭星星 ;

张子杰 ;

项水英 ;

杨清 ;

张雅慧 .

中国专利 :CN120524416A ,2025-08-22

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